基于RBF神经网络的隧道掘进机推进自适应PID控制

摘要：

针对全断面隧道掘进机的推进压力和推进速度的匹配问题,应用RBF神经网络算法设计了使推进压力和推进速度匹配且推进速度能快速跟随设定目标的自适应控制器.先在MATLAB中建立推进控制系统仿真模型,分析控制器自适应控制效果,然后在AMESim中建立推进系统液压控制模型,并与MATLAB联合仿真.联合仿真验证该控制器能在刀盘负载压力波动突变的情况下,使刀盘推进速度和推进压力跟随设定目标.试验证明,该控制器对负载大范围扰动有很好的抑制能力,能明显提高推进速度和推进压力耦合度并减小两者的波动范围.

关键词：全断面隧道掘进机、液压控制、自适应控制、大扰动

所属期刊栏目：28

分类号：TH137

资助基金：国家自然科学基金资助项目51304107;液压传动新技术及装备资助项目LT2013009

在线出版日期：2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1676-1682